« L'IA ne tue pas les maths. Elle met les mathématiciens à nu », affirme un chercheur selon lequel les mathématiciens qui craignent l'IA recherchaient avant tout le prestige académique et la reconnaissance

Le chercheur en finance quantitative Roman Michael Paolucci soutient que l'IA ne détruit pas les mathématiques. Selon lui, l'IA met plutôt en lumière « les véritables motivations » de certains mathématiciens. Il estime que ceux qui paniquent face à l'IA recherchaient avant tout le prestige académique et la reconnaissance, et non la discipline elle-même. Pour lui, la véritable passion consiste à chercher la vérité et à apprendre, des aspects que les machines ne peuvent pas supplanter. Plutôt que de redouter l'automatisation, Michael Paolucci conseille de poursuivre l'étude des mathématiques pour maîtriser les domaines dérivés comme la science des données.

Roman Michael Paolucci est un chercheur en finance quantitative et un formateur américain. Il est surtout connu comme fondateur et formateur principal de Quant Guild, une plateforme en ligne d’enseignement de la finance quantitative. Il affirme que plus de 20 000 étudiants y ont été formés. Michael Paolucci est diplômé summa cum laude de l'université James Madison, avec un double cursus en finance quantitative et en mathématiques.

Face aux inquiétudes croissantes selon lesquelles l'IA détruirait le domaine des mathématiques, il a déclaré « ces mathématiciens ont besoin de se calmer ». Dans une récente vidéo publiée sur son compte YouTube, Michael Paolucci souligne : « l'IA ne tue pas les maths. Elle met les mathématiciens à nu ».

Selon Michael Paolucci, lorsqu'un chercheur abandonne sa passion parce qu'un réseau de neurones résout un théorème ou rédige un article scientifique avant lui, cela prouve qu'il ne s'intéressait pas réellement aux mathématiques en tant que telles. Il adopte un ton ferme sur le sujet et affirme que « ce n'était pas les mathématiques qu'ils aimaient, mais la reconnaissance », le prestige académique et l'accumulation de points de publication.

« Pour ceux qui aiment véritablement la discipline, la capacité d'un réseau statistique à traiter des théorèmes ne détruit en rien le plaisir fondamental de la recherche », ajoute-t-il. L'émergence de l'IA accélère le rythme de la recherche à un niveau inédit dans l'histoire humaine. Michael Paolucci établit une distinction nette entre la prolifération de publications académiques orientées vers la notoriété et la découverte d'informations réelles.

L'industrie progresse souvent plus vite que l'académie, car la mise en application d'une découverte y impacte directement les résultats financiers. Ainsi, le déclin du prestige académique traditionnel constitue un bénéfice pour la société s'il revalorise l'utilité pratique et la création de valeur concrète.

L'importance des mathématiques à l'ère de l'IA générative

Certains craignent que l'IA ne rende les mathématiques obsolètes. Mais Michael Paolucci recommande vivement de continuer à les étudier. La maîtrise des mathématiques permet d'appréhender l'ensemble des disciplines dérivées, telles que l'informatique, la science des données, les statistiques, l'apprentissage automatique et l'IA. Les mathématiques constituent le socle fondamental indispensable pour comprendre tout ce qui se situe en aval.


D'un point de vue technique, Michael Paolucci affirme que l'IA n'est pas un outil omniscient, mais « une fonction qui apprend une cartographie statistique » visant à déterminer une espérance conditionnelle. Si les grands modèles de langage (LLM) excellent dans la structuration du texte en raison des normes syntaxiques et grammaticales implicites, l'IA demeure incapable d'accomplir des actions physiques élémentaires dans le monde réel.

Dans un contexte où les réponses informatiques se généralisent, les facteurs clés de succès deviennent l'attention, le marketing, la distribution ainsi que la capacité à gérer des risques. Selon Michael Paolucci, l'inaction et la recherche d'une protection théorique face aux transformations de l'IA constituent une approche inefficace. Il souligne également que « l'action alliée à l'itération est toujours arbitrairement meilleure que l'inaction ».

En s'appuyant sur la théorie de l'apprentissage par renforcement, il rappelle qu'un agent IA n'apprend qu'en agissant et en testant des hypothèses. L'expérimentation continue, la confrontation au réel et l'ajustement rapide après des erreurs représentent la seule démarche performante pour progresser.

Un groupe de mathématiciens s'engage à ne pas utiliser l'IA

L'Association des mathématiciens humains (AHM) a été créée à la suite de découvertes controversées faites par des entreprises d’IA, comme la publication en une seule fois de 722 articles par OpenAI le 6 octobre 2026. Elle compte désormais plus de 1 000 membres, dont des professeurs et des doctorants. Des personnalités réputées telles que Terence Tao ont exprimé leurs craintes quant à la façon dont ces découvertes sont diffusées en masse.

Le mathématicien Terence Tao a déclaré que ces publications massives risquaient de nuire à la discipline. Dans de nombreux cas, les résultats publiés par les laboratoires d'IA sont formalisés et peuvent donc être considérés comme des solutions exactes. Mais les articles sont souvent présentés de manière hermétique et sont rédigés à la hâte, ce qui rend difficile pour la communauté des mathématiciens d'en extraire le sens et de les comprendre.

L'AHM propose trois promesses distinctes, la troisième étant facultative. L'organisation sépare les membres en deux groupes principaux selon le degré de leur engagement. Le premier groupe, qualifié de « végétarien », rassemble les scientifiques qui refusent de travailler pour ou avec des entreprises d'IA et qui s'abstiennent d'utiliser des agents IA conversationnels pour rédiger des articles de recherche, des notes de cours ou encore des livres.

Le second groupe, qualifié de « végétalien », va encore plus loin en bannissant intégralement l'IA de toute activité de recherche. Cette division montre que les membres divergent sur le futur, tout en convergeant sur les risques pour leur discipline. Sam Raskin, professeur de mathématique à l'Université Yale, a préféré s'en tenir à l'engagement végétarien en raison d'une incertitude quant à l'utilisation ponctuelle de l'IA pour des tâches simples.

Les motivations vont de la préoccupation environnementale aux inquiétudes liées à la sécurité de l'emploi, en passant par le désir de préserver les mathématiques comme une activité humaine gratifiante. Sam Raskin dénonce aussi le manque de transparence de certains membres de la communauté mathématique qui perçoivent discrètement des rémunérations de la part de sociétés d'IA comme Anthropic, qualifiant cette situation de « toxique ».

La préparation aux réalités futures et les enjeux éthiques

Loin de se limiter à une opposition passive, l'association a constitué plusieurs comités afin de réfléchir à l'avenir de la profession dans un monde transformé par l'IA. Ces groupes de travail se penchent notamment sur la protection des prépublications contre leur intégration non consentie dans les données d'entraînement de l'IA, la révision de l'enseignement universitaire, ainsi que la résolution des difficultés de carrière des enseignants-chercheurs.

Par ailleurs, les mathématiciens de l'AHM ont précisé qu'ils ne sont pas des opposants radicaux à l'IA. Steven Sivek, chercheur en mathématique à Imperial College London et membre végétalien, a déclaré : « nous ne sommes pas dans le déni. Nous ne mettons pas la tête dans le sable en disant que cela n'arrive pas. Je veux dire, cela arrive, c'est réel. Nous devons trouver comment adapter la profession à cette nouvelle réalité émergente ».

Steven Sivek conçoit les mathématiques comme un artisanat exigeant un travail approfondi et refuse « l'idée d'éteindre une partie de mon cerveau et juste laisser la machine s'en charger » ou de publier des travaux qu'il ne peut ni comprendre ni garantir. Selon les experts, les récentes publications d'OpenAI ont eu un impact sur plusieurs domaines des mathématiques, notamment la combinatoire, les probabilités, l'informatique théorique, etc.

De plus, des considérations éthiques majeures motivent ce mouvement, comme le souligne Hervé Le Dret, de Sorbonne Université, qui pointe du doigt le « gaspillage scandaleux de ressources et l'impact environnemental » de l'IA. OpenAI et Anthropic ont refusé de commenter les déclarations de l'AHM.

Source : Michael Paolucci, chercheur en finance quantitative

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